論文の概要: ZeroFlow: Overcoming Catastrophic Forgetting is Easier than You Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01045v3
• Date: Fri, 21 Feb 2025 08:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 01:45:05.754533
• Title: ZeroFlow: Overcoming Catastrophic Forgetting is Easier than You Think
• Title（参考訳）: ZeroFlow: 破滅的な予測を克服するのは、あなたが考えるよりも簡単
• Authors: Tao Feng, Wei Li, Didi Zhu, Hangjie Yuan, Wendi Zheng, Dan Zhang, Jie Tang,
• Abstract要約: 我々はZeroFlowの最初のベンチマークを導入し、勾配のない最適化アルゴリズムを評価し、忘れを克服する。 このベンチマークでは、複数のメソッドをまたいだフォワードパスメソッドのスイートを調べ、シナリオやデータセットを忘れる。 フォワードパスだけでは、忘れを乗り越えるには十分です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.333776599402754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backpropagation provides a generalized configuration for overcoming catastrophic forgetting. Like, SGD and Adam are commonly used for weight updates in continual learning and continual pre-training. In practice, permission to access gradient information is not always granted (the gradient ban), such as black-box APIs, hardware limitations, and non-differentiable systems. To bridge this gap, we introduce the first benchmark ZeroFlow to evaluate gradient-free optimization algorithms for overcoming forgetting. This benchmark examines a suite of forward pass methods across multiple methods, forgetting scenarios, and datasets. We find that forward passes alone are enough to overcome forgetting. Our findings reveal new optimization principles that highlight the potential of forward-pass in mitigating forgetting, managing task conflicts, and reducing memory demands, alongside novel enhancements that further mitigate forgetting with just one forward pass. This work provides essential insights and tools for advancing forward pass methods to overcome forgetting.
• Abstract（参考訳）: バックプロパゲーションは破滅的な忘れを克服するための一般的な構成を提供する。 同様に、SGDとAdamは、連続的な学習と連続的な事前学習における重み付け更新に一般的に使用される。 実際には、ブラックボックスAPI、ハードウェアの制限、微分不可能なシステムなど、勾配情報にアクセスする許可は必ずしも認められない(勾配禁止)。 このギャップを埋めるため、我々はZeroFlowの最初のベンチマークを導入し、無視を克服するための勾配なし最適化アルゴリズムを評価した。 このベンチマークでは、複数のメソッドをまたいだフォワードパスメソッドのスイートを調べ、シナリオやデータセットを忘れる。 フォワードパスだけでは、忘れを乗り越えるには十分です。 この結果から, 忘れの軽減, タスクコンフリクトの管理, メモリ要求の低減にともなうフォワードパスの可能性を強調した新しい最適化原則と, たった1つのフォワードパスで忘れの軽減を図る新たな拡張が明らかになった。 この研究は、忘れを克服するために前方通過メソッドを進めるための重要な洞察とツールを提供する。

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